论文摘要
为解决最大相关峭度解卷积存在的故障周期需要预先设置等问题,提出多点优化最小熵解卷积修正(MOMEDA)用于增强轴承故障信号,并应用改进信息图降低噪声对其多点峭度谱的干扰。通过引入轴承故障与正常状态下谱负熵的比值关系,优化信息图中平均谱负熵算法,提出基于滤波器组的改进信息图方法;构建带通滤波器进行滤波降噪,并通过MOMEDA多点峭度谱识别故障周期;应用MOMEDA增强滤波信号中的故障周期性脉冲成分,并通过平方包络谱提取微弱故障特征。试验表明,较之信息图等方法,改进信息图的降噪效果较突出,可有效提高故障周期的识别度,实现MOMEDA自适应增强故障信号。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 夏均忠,于明奇,白云川,刘鲲鹏,吕麒鹏
关键词: 滚动轴承,特征提取,信息图,改进信息图,多点优化最小熵解卷积修正
来源: 振动与冲击 2019年04期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 陆军军事交通学院军用车辆工程系
分类号: TH133.33
DOI: 10.13465/j.cnki.jvs.2019.04.005
页码: 26-32
总页数: 7
文件大小: 1734K
下载量: 224
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标签：滚动轴承论文; 特征提取论文; 信息图论文; 改进信息图论文; 多点优化最小熵解卷积修正论文;